Критическая уязвимость в Jenkins раскрывает конфиденциальную информацию

Критическая уязвимость в Jenkins раскрывает конфиденциальную информацию

Критическая уязвимость в Jenkins раскрывает конфиденциальную информацию

Jenkins, популярная программная система с открытым исходным кодом, уведомила всех о критической уязвимости в веб-сервере Jetty, которая может привести к повреждению памяти и раскрытию конфиденциальной информации.

Отслеживаемая под идентификатором CVE-2019-17638 брешь получила 9,4 балла из 10 по шкале CVSS. Она затрагивает Eclipse Jetty версий 9.4.27.v20200227-9.4.29.v20200521.

«Существующая уязвимость позволяет не прошедшим аутентификацию злоумышленникам получить заголовки HTTP. Таким образом, в руки атакующих может попасть конфиденциальная информация, отправленная другому пользователю», — объясняют разработчики в официальном заявлении.

Проблема безопасности, затрагивающая Jetty и Jenkins Core, судя по всему, появилась с выходом Jetty 9.4.27. Именно в этой версии разработчики добавили механизм для обработки больших HTTP-заголовков, чтобы пресечь переполнение буфера.

Однако вместо переполнения буфера авторы софта столкнулись с другой распространённой проблемой — повреждение памяти и раскрытие информации. После анализа уязвимости разработчики выпустили Jetty 9.4.30.v20200611, в которой данная брешь уже отсутствует.

38% крупных компаний делают свой ИИ, но защищать его умеют единицы

Российский бизнес всё активнее развивает собственные ИИ-сервисы, однако с их безопасностью дела обстоят заметно хуже. К такому выводу пришли эксперты К2 Кибербезопасность и «Лаборатории Касперского», опросившие специалистов более чем из 200 крупных компаний из сфер ИТ, финансов, телекоммуникаций, торговли, строительства и фармацевтики.

Исследование показало, что 38% крупных организаций уже имеют собственные команды, разрабатывающие ИИ-решения для внутренних процессов.

При этом в 75% случаев такие проекты полностью или частично не соответствуют практикам MLSecOps — подходу, который отвечает за безопасность систем искусственного интеллекта на всех этапах их жизненного цикла.

В целом компании не делают ставку на какой-то один инструмент. Более половины респондентов (59%) одновременно используют несколько типов ИИ-сервисов: отечественные и зарубежные решения, собственные разработки и продукты, созданные на заказ.

Наиболее востребованными остаются российские ИИ-сервисы — их используют 75% компаний. Зарубежные решения применяют 60% участников исследования. Такой расклад аналитики связывают с требованиями законодательства и политикой импортозамещения.

Однако внедрять ИИ бизнес научился быстрее, чем обеспечивать его безопасность. По данным исследования, лишь 18% компаний могут говорить о наличии управляемых процессов защиты собственных ИИ-разработок. Зрелые практики MLSecOps внедрены всего у 7% организаций.

Особенно тревожно выглядит другая цифра: в 60% случаев безопасность ИИ-проектов обеспечивают исключительно разработчики, без участия специалистов по информационной безопасности. Это увеличивает риск ошибок, утечек данных и появления новых уязвимостей.

Эксперты отмечают, что рынок MLSecOps пока только формируется, а многие компании ещё не понимают, как правильно защищать собственные ИИ-системы. При этом искусственный интеллект всё чаще становится частью критически важных бизнес-процессов, а значит цена ошибок будет только расти.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru